UN-Bericht: KI-Rechenzentren könnten bis 2030 so viel Wasser verbrauchen wie 1,3 Milliarden Menschen
Berlin, 03 Juni 2026
AI-generated image (flux-2/pro-text-to-image via Kie.ai)
Kurzfassung
Ein Bericht der Universität der Vereinten Nationen warnt vor einem stark wachsenden ökologischen Fußabdruck von KI-Rechenzentren. Bis 2030 könnte ihr Wasserbedarf dem Jahresbedarf von rund 1,3 Milliarden Menschen entsprechen und der Stromverbrauch sich auf etwa 945 Terawattstunden nahezu verdoppeln.
Berlin, 03 Juni 2026
Ein Bericht der Universität der Vereinten Nationen rechnet vor, dass KI-Rechenzentren bis 2030 so viel Wasser verbrauchen könnten wie die Bevölkerung Subsahara-Afrikas mit ihren rund 1,3 Milliarden Menschen.
Die Universität der Vereinten Nationen (UNU) mit Sitz in Kanada hat in einem neuen Bericht die Umweltkosten Künstlicher Intelligenz bilanziert. Demnach könnten KI-Rechenzentren bis zum Jahr 2030 einen jährlichen Wasserfußabdruck erreichen, der dem Wasserbedarf von etwa 1,3 Milliarden Menschen entspricht. Der Bericht wurde vom UNU-Institut für Wasser, Umwelt und Gesundheit unter Leitung von Kaveh Madani veröffentlicht.
Gleichzeitig könnte sich der Stromverbrauch aller Rechenzentren weltweit bei derzeitiger Entwicklung von geschätzt 448 Terawattstunden im Jahr 2025 auf rund 945 Terawattstunden im Jahr 2030 mehr als verdoppeln. Das entspräche fast drei Prozent des globalen Strombedarfs. Würden Rechenzentren als ein einzelnes Land betrachtet, läge ihr Stromverbrauch bereits heute weltweit auf dem elften Platz.
Stromverbrauch: Von 448 auf 945 Terawattstunden
Allein die KI-bedingten Rechenlasten machen laut UNU derzeit rund 20 Prozent des Stromverbrauchs aller Rechenzentren aus. Bis 2030 könnte dieser Anteil auf etwa 40 Prozent steigen. Die geschätzte KI-Stromnachfrage von 378 Terawattstunden entspreche dem Fünf- bis Sechsfachen des heutigen Jahresstromverbrauchs Österreichs oder dem Bedarf von 108 Millionen mitteleuropäischen Haushalten, heißt es in dem Bericht.
Am Beispiel des Chatbots ChatGPT verdeutlicht das UNU-Institut die Dimension: Pro Tag verarbeitet das System demnach schätzungsweise 2,5 Milliarden Eingaben. Bei konservativ angesetzten 0,42 Wattstunden pro Textanfrage ergebe sich ein Jahresstromverbrauch von rund 383 Gigawattstunden – vergleichbar mit dem Bedarf von 109.000 österreichischen Haushalten. Das Training von GPT-5 wird im Bericht auf etwa 100 Gigawattstunden geschätzt. Eine KI-gestützte Google-Suche könne laut UNU bis zu zehnmal so viel Energie beanspruchen wie eine herkömmliche Suche.
Hintergrund der Entwicklung ist die rasante Verbreitung generativer KI. ChatGPT, 2022 gestartet, erreichte binnen fünf Tagen eine Million Nutzer – schneller als jede andere App in der Geschichte. Bis Mitte 2025 hatten den Angaben zufolge etwa 700 Millionen Menschen, rund zehn Prozent der Weltbevölkerung, ChatGPT genutzt und zusammen wöchentlich 18 Milliarden Nachrichten verschickt. Die UNU schätzt den gesamten Stromverbrauch der Rechenzentren 2025 auf 448 Terawattstunden.
Warnung vor schleichender ökologischer Schadensbilanz
Der Bericht warnt vor einer schleichenden ökologischen Schadensbilanz: „Bei einer sich so schnell verbreitenden Technologie könnten sich jedoch neben sozialen, wirtschaftlichen und geopolitischen auch ökologische Folgen unbemerkt anhäufen. Später seien sie womöglich nur schwer zu beheben, weil sich Systeme, Investitionen und Abhängigkeiten verfestigt haben.“ Zudem könnten die Emissionen aus der Energieversorgung der Rechenzentren bis 2030 rund 400 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalente erreichen – vergleichbar mit dem Ausstoß des Vereinigten Königreichs.
Nicht nur Energie und Wasser stehen im Fokus: Bis 2030 könnte die KI-Infrastruktur laut UNU jährlich bis zu 2,5 Millionen Tonnen Elektroschrott verursachen, was dem Entsorgen von fast 250 Eiffeltürmen pro Jahr entspreche. Auch die geografische Verteilung der Kapazitäten ist ungleich: Nur 16 Prozent der Länder verfügten über KI-spezialisierte Cloud-Rechenkapazitäten, 90 Prozent davon konzentrierten sich auf die USA und China. Allein in den USA gab es 2025 mehr als 4.100 Rechenzentren.
Experten: Zahlen plausibel, aber nicht dominant
Deutsche und europäische Experten sehen die Größenordnung der Zahlen grundsätzlich als plausibel an, verweisen aber auf methodische Unsicherheiten. „Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren ist real und wachsend, aber gegenwärtig nicht das dominante Klimaproblem“, sagte Wolfgang Maaß vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken. Er ergänzte: „Die politische Aufmerksamkeit für den KI-Energieverbrauch übersteigt dessen tatsächliche Klimarelevanz.“ Zudem seien die Angaben „in ihrer Größenordnung plausibel, aber methodisch schwer reproduzierbar. KI-Anbieter publizierten keine standardisierten Energiedaten pro Anfrage“.
David Kappel, Leiter der Forschungsgruppe für Nachhaltige Künstliche Intelligenz an der Universität Bielefeld, betonte: „In den vergangenen Jahren haben wir eine sehr schnelle Lernkurve in Bezug auf die Energieeffizienz von KI beobachtet … Zugleich sei allerdings ein rasantes Wachstum der KI-Nutzung zu verzeichnen, das die Effizienzsteigerung bei weitem aufwiege.“ Peter Radgen vom Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung der Universität Stuttgart sowie Jens Gröger vom Öko-Institut in Berlin gehören ebenfalls zu den kommentierenden Experten.
Erneuerbare Energien und politische Reaktionen
Große Tech-Konzerne versuchen, die Standorte ihrer Anlagen an erneuerbare Energien anzupassen. Microsoft und Google nutzen in Irland und Schweden Windkraft, Meta in Dänemark und Norwegen Wasser- und Windkraft, Amazon im pazifischen Nordwesten der USA Wasserkraft. In Brasilien, wo Wasserkraft das Stromnetz dominiert, liegt der CO₂-Fußabdruck der Stromerzeugung laut UNU 77 Prozent unter dem weltweiten Durchschnitt – gleichzeitig sind Wasser- und Landfußabdruck dort fast dreimal so hoch wie im globalen Mittel. Martina Flörke, Professorin für Ingenieurhydrologie an der Ruhr-Universität Bochum, warnt: „Insbesondere Trockenheit und Dürreperioden können zu möglichen Wassernutzungskonflikten führen.“
Gröger kritisierte am Bericht, dass die Empfehlungen „sehr unverbindlich“ blieben: „Die vom Boom profitierenden Tech-Unternehmen – insbesondere Amazon, Google, Meta und Microsoft – würden dabei nicht genannt.“ In Deutschland müssen alle Rechenzentren ab 2027 bilanziell mit 100 Prozent erneuerbarem Strom betrieben werden. Google hat im April 2026 in Kronstorf an der Enns in Österreich mit dem Bau seines ersten eigenen Rechenzentrums im Land begonnen, nachdem das Unternehmen das Grundstück bereits 2008 erworben hatte. Die Schweiz zählt weltweit zu den Ländern mit der höchsten Rechenzentrumsdichte. In den USA lehnen laut einer aktuellen Umfrage mehr als 70 Prozent der Befragten ein Rechenzentrum in ihrer Nachbarschaft ab.
Kaveh Madani ordnete die Studie politisch ein: „Wir haben nur ein kleines Zeitfenster, um sicherzustellen, dass sich das Rückgrat der technologischen Revolution unserer Zeit innerhalb der Grenzen unseres Planeten entwickelt“ – der Bericht sei „ein Aufruf zum verantwortungsvollen Umgang mit KI, kein Plädoyer gegen sie“.
Fragen & Antworten
Was sagt der UN-Bericht über den künftigen Wasserverbrauch von KI-Rechenzentren?
Die Universität der Vereinten Nationen prognostiziert, dass der Wasserfußabdruck aller KI-Rechenzentren bis 2030 dem Jahresbedarf der rund 1,3 Milliarden Menschen in Subsahara-Afrika entsprechen könnte.
Wie viel Strom könnten Rechenzentren bis 2030 verbrauchen?
Der UNU-Bericht beziffert den Stromverbrauch aller Rechenzentren 2025 auf etwa 448 Terawattstunden und erwartet bei gleichbleibender Entwicklung einen Anstieg auf rund 945 Terawattstunden bis 2030.
Welche Kritik äußern Experten an dem Bericht?
Wolfgang Maaß und Jens Gröger halten die Größenordnung für plausibel, die Methodik wegen fehlender standardisierter Anbieterdaten aber für schwer nachprüfbar; Gröger kritisiert zudem, dass die Empfehlungen unverbindlich bleiben und die großen Tech-Konzerne nicht namentlich genannt werden.
KI-Rechenzentren: Wasser- und Stromverbrauch bis 2030 | nachrichten360